近年來，人工智能越來越火，那你們真的知道人工智能嗎？

一、人工智能是什么

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

李開復 對人工智能做過這樣的定義：

• 首先是感知，包括視覺、語音、語言；感知可能是幫助識別一張圖里，一個嬰兒在沙發上抱著泰迪熊；
• 然后是決策，包括識別、推薦、預測、判斷；比如GoogleNow通過你過去做的事情推測你接下去要做什么；
• 最后是反饋，包括生成、機器人、自動化；比如無人駕駛汽車通過各種傳感器捕捉的信息后，用來做最后的決策——比如怎么去操作方向盤、油門、剎車等。

人工智能里面有很多先進的技術，自然語言處理、語音識別、計算機視覺等，下面，我們首先來了解一下自然語言處理技術以及其典型應用。

二、自然語言處理應用——聊天機器人

自然語言處理（NLP）是計算機科學，人工智能，語言學關注計算機和人類語言之間的相互作用的領域。核心技術有機器翻譯、聊天對話等，主要的應用有搜索引擎、問答系統等。

問答系統本質上是一個信息檢索（IR）系統，只是它從文本中獲取更多信息，返回更加精準的答案。

傳統的問答系統將按照以下的流程工作：（1）問題解析（2）信息檢索（3）答案抽取。

典型的就是聊天機器人，一種自動的問答系統。模仿人的語言習慣，通過模式匹配的方式來尋找答案。在它們的對話庫中存放著很多句型、模板，對于知道答案的問題，往往回答比較人性化，而對于不知道的問題，則通過猜測，轉移話題，或者回答不知道的方式給出答案。

聊天機器人主要解決下面四個問題：

第一個怎么讓你的“女朋友”能聽你的話并想出應該回復什么

針對內容為導向的對話，系統中有內容管理模塊，會在網上爬取信息，然后選取相關內容進行對話；

第二個問題是怎么樣進行開放式的話題，讓聊天一直持續下去

在開放式話題上，該機器人需要涵蓋很廣的內容，并且需要區分領域和話題。會首要響應用戶的需求，同時將內容推薦作為潛在任務來推進對話的進行；

第三個問題是怎么樣貼合用戶愛好，聊相關話題

聊天機器人以用戶為中心，以內容為導向。構建了為對話設計的知識圖譜，里面涵蓋了比較多樣化，高質量的內容，所以能進行一些風格多樣化的對話；

第四個是面對多樣的用戶是怎么讓各種用戶都滿意的？

根據對話的歷史以及內容的屬性來選取最優的策略進行對話。通過心理學的問題來了解用戶的性格從而更好地進行內容推薦。

基本實現過程如下：用戶輸入數據 -> 分析用戶意圖 -> 抓取關鍵參數 -> 匹配最佳回答 –> 輸出回答。

基本原理就是我們的目標給定輸入句子X，生成目標句子Y，對輸入句子X進行編碼，將輸入句子通過非線性變換轉化為中間語義表示C，根據句子X的中間語義表示C和之前已經生成的歷史信息y1,y2……yi-1來生成i時刻要生成的單詞yi。每個yi都依次這么產生，那么看起來就是整個系統根據輸入句子X生成了目標句子Y。

利用上述框架，聊天機器人可以根據用戶當前輸入Message自動生成應答Response，形成了一個有效的問答對話系統。

相對基于檢索類或者機器翻譯類傳統技術而言，基于深度學習框架的聊天機器人具有如下明顯優點：

1. 構建過程是端到端（End-to-End）數據驅動的，只要給定訓練數據即可訓練出效果還不錯的聊天系統，省去了很多特征抽取以及各種復雜中間步驟的處理。
2. 語言無關，可擴展性強。只需要使用不同語言的聊天數據進行訓練，不需要專門針對某種語言做相關的特定優化措施，這使得系統可擴展性大大加強。
3. 訓練數據擴大有助于持續提升系統效果，一般通過不斷增加訓練數據就能夠帶來持續的效果提升。

也存在下面缺點：

1. 評價標準方面還有待深入研究，很多工作是通過人工來進行效果評價，還沒有特別合適的專用于聊天機器人的評價標準，這是阻礙聊天機器人技術持續發展的一個障礙。
2. 缺乏標準化的大規模訓練數據。標準化的特大規模人與人對話數據相對缺乏。如果能夠有大規模的標準聊天數據，很明顯將能夠極大促進技術進步。
3. 技術仍處于發展初期。技術手段也好，實際系統效果也好，都有非常大的進步空間。

三、聊天機器人的未來發展

聊天機器人已開始滲透到了我們的日常生活中，只不過，它們還沒有變成主流。電腦需要更好地理解人類的語言、情感和意圖。人工智能必須在幾個重要的方面獲得發展，才可能有機會得到廣泛的應用。

1. 自然語言處理方面得到改善

聊天機器人越來越火，且應用至各行各業，微信、微博、QQ等眾多社交平臺紛紛選擇嵌入人工智能，尤其能理解對話的語境與語義的虛擬聊天機器人成為核心，得益于日益成熟的人機自然交互技術，提升了用戶體驗。

2. 了解消費者

人工智能要發揮作用，最關鍵的問題就是理解背景信息。正如營銷和銷售會以360度的視角來了解消費者，聊天機器人也需要更深入地了解它們互動的對象：他們是誰，他們是如何變成現在這個樣子的，他們在尋找什么，以及他們過去做過什么。

3. 閱讀人類的情感

如果聊天機器人能夠閱讀人類的面部表情或語音變化，從而理解與它們交流的人的情感變化，那么它們將無疑能夠提供更好的服務。聊天機器人現在只能應付簡單的客戶服務。如果用戶感到失望或惱怒，那么聊天機器人可能需要將對話交給人類客服人員了。

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